- Ubuntu20安装最新nodejs
呵呵你真行
系统集成node.jsnpmjavascript后端ubuntu
由于Ubuntu20通过apt安装nodejs默认只能到10.xxx版本。最新版本的话需要通过二进制或者源码安装,源码安装需要进行编译耗时较长,本文主要介绍二进制文件安装方法。具体步骤如下:(1)在该目录下找到最新的node版本:https://nodejs.org/dist(2)选择该改机器支持的版本(截止本文章发表前,nodejs最新版本是14.16.1)(3)通过以下命令下载wgethttp
- Ubuntu 20系统出现断网重连,或者是间歇性断网
时光 末路
Linuxubuntulinux运维
问题:项目配了台新电脑,系统安装的ubuntu20,一段时间后,老是出现网络断掉并又重新连接的情况。在网上找了一系列断网重连的解决办法,例如删除网络配置重启网络、修改etc/ppp/options等等,但是一点效果都没有,该断网时还是断网。此次断网解决办法:将电脑机箱放到了工位下面,加上电脑需要跑GPU相关的程序,高温导致网络老是断网重启。将主机移动到通风处,断网问题不再出现。
- Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn
鹤蓝桉
ubuntulinux
Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
- ubuntu20修改xorg.conf实现双屏幕输出
集智飞行
ubuntu笔记系统ubuntulinux运维
如果显卡工作正常是不需要自己手动编写xorg.conf的(这个文件一般不存在或者是空的),系统会根据xorg.conf的缺省自动设置屏幕。但有时候有的屏幕输出不对,想手动固定一下配置。比如我的ROG想设置内屏用intel驱动(集显),外屏用nvidia独显驱动,那么可以这么写(虽然因为显卡驱动的bug目前不支持这种搭配,我的xorg.conf没有发挥应有的作用,但还是记录一下):#没有/etc/X
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 变分自编码器(VAE)PyTorch Lightning 实现
小嗷犬
Python深度学习pytorch人工智能python
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训
- CUDA和cudnn安装教程
悲伤的拾荒
Pytorchtensorflowcuda深度学习pythontensorflowpytorch
查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击帮助->点击系统信息弹出下面的对话框,在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。查询电脑的显卡安装的版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
- CUDA与CUDNN 关系
XF鸭
小知识caffe深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- 绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法 亲测有效
ian_41732417
深度学习机器学习
绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法亲测有效现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers会员才能进行下载,这里笔者根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN的方法。1.首先打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-colla
- 绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法
是阳阳呀
pythonpython
参考:https://blog.csdn.net/jiao_mrswang/article/details/95309247
- 无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN
justablackacat
pytorchpytorch深度学习
由于注册一直不成功,参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题,如果复制的网址是展开之前的,可能下载到的还是cudnn-archive,所以对这个方法做出一点修改。打开cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面:找到需要的版本,点击展开下一层比如我想找CUDA
- 各版本cuDNN驱动下载地址 无需注册
夜朔辰
随笔
必备:迅雷等通过网址下载的软件cuDNN的所有版本找到所需版本号,单击展开,选择对应系统。会发现网址就是下载地址,便可以直接通过网址下载了。当然注册也很方便,不想透露部分信息的可以采用这个方式cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38提取码:z4ee
- cudnn免登录下载
FL1623863129
环境配置人工智能
现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers才能进行下载,但这个注册的过程非常慢,常常卡在第二个步骤,这里根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的可以试一下。打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse5
- GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN
嘻哈记
服务器人工智能深度学习
GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令:
- LSTM 08:超详细LSTM调参指南
datamonday
时间序列分析(TimeSeries)LSTMkeras调参
本文代码运行环境:cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列预测模型及Keras实现LSTM05:Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06:Keras
- GPU,CUDA,cuDNN的理解
达微
我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1(CUDA的官方文档):从上图可以看出GPU(图像处理器,GraphicsProcessingUnit)和CPU(中央处理器,CentralProcessingUnit)在
- [ubuntu]ubuntu如何查看已安装cudnn版本
FL1623863129
环境配置ubuntuubuntulinux运维
cudnn由于在8.0版本前后版本存储头文件不一样,所以需要分情况查询,如果你是8.0版本以前可以输入:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2如果你是在8.0以后可以用下面命令:cat/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h|grepCUDNN_MAJOR-A2下面我创造一个通用查询方法,支持
- 多机多卡运行nccl-tests和channel获取
Pretend ^^
#NCCLNCCL分布式mpi深度学习ubuntu网络大模型
nccl-tests环境1.安装nccl2.安装openmpi3.单机测试4.多机测试mpirun多机多进程多节点运行nccl-testschannel获取环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)cuda11.8+cudnn8nccl2.15.1NVIDIAGeForceRTX4090*21.安装nccl#查看cuda版本nvcc-V
- Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA11.6+cudNN8.6+Anaconda3虚拟环境+pycharm】
写点什么呢
软件/环境配置pytorchpycharm人工智能机器学习深度学习学习
Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章:http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多Anaconda安装教程,例如http://t.csdnimg.cn/f3P142、使用Anaconda创建pytorch虚拟环境(1)创建新环境在任务栏搜索里,输入Anaconda,找到并打开
- Win10 GTX1650 安装CUDA11.6+CuDnn-8.6
写点什么呢
软件/环境配置机器学习人工智能学习pytorch
打开自己电脑的任务管理器,查看自己电脑的显卡版本,如下图,笔者的为GTX1650流程:anaconda----VisualStudio2019----Cuda+CuDNN----配置环境变量----Tensorflow然后是我的使用的版本:显卡GTX1650Cuda-11.6+CuDNN-8.61.Anaconda3,VisualStudio2019anaconda直接官网下载安装即可,附官网网址
- Windows的python配置pytorch、torchvision、NVIDIA(英伟达)、cuDNN进行gpu加速计算
苏俗
人工智能环境安装教程pythonpytorch人工智能windows
相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存,本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线,方便加速计算。废话不多说,下面咱们直接开始:一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间,因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置,其他版本下面操作类似。如
- Ubuntu20.04 网络配置的过程
亮子陌
问题:突然ubuntu网络不能用,只能ping通本地127.0.0.1,并且通过命令ipaddr查询无地址信息:网络地址查询存在问题解决问题:Ubuntu20配置值静态ip时需要修改/etc/netplan下面1-network-manager-all.yaml这个文件sudovi/etc/netplan/01-network-manager-all.yaml将下面内容复制到文件中,其中参数要根据
- 快速构建 Tensorflow GPU 开发环境(Ubuntu / macOS)- 2023年
Ryan HUST
tensorflowubuntumacos
文章目录安装Anaconda/Miniconda安装NividaGPU驱动安装cudatoolkit和cudnn设置环境变量安装Tensorflow测试GPU是否开启成功AppleM1/M2安装GPU支持PytorchGPU支持2019年写了一篇《一条命令构建Tensorflow开发环境》,使用condainstalltensorflow-gpu可以自动安装cudatoolkit、cudnn、te
- CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN
Danileaf_Guo
centoslinux运维服务器
正文共:1333字21图,预估阅读时间:2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境(TensorFlow识别GPU难道就这么难吗?还是我的GPU有问题?),但是失败了。考虑到Windows本身就会调用图形显示,可能会有影响,所以我们本次换用Linux系统(CentOS7.9)来尝试一下。1、下载软件结合上次的经验教训,我们本次先确定合适的CUDA(ComputeUnifi
- 【orbslam2+nerf】
cashap27149
webpack前端node.js
1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上(推荐opencv-4.5.5)需要gui,还要安装glfw:sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码:给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz
- pytorch的安装及其在pycharm中的使用
Kerin637
配置过程记录
1.首先配置Anaconda虚拟环境在AnacondaPrompt中输入condacreate-npytorchpython==3.72.在该环境中安装pytorch因为前面已经安装了cuda10.0.130和cudnn,安装与之匹配的pytorch版本,官网中寻找,但是官网对应的命令貌似不太对(会有报错),最后看的是这个回答的命令。pipinstalltorch==1.2.0torchvisio
- tensorflow安装版本问题
YuanDaima2048
工具使用tensorflow人工智能python
TensorFlow安装问题解决查看安装版本信息TensorFlow与cuda对应关系cudnn和cuda版本对应创建Anconda环境自己创建的环境配置如下:环境名称Python版本tensorflow-gpu版本cuda版本cudnn版本TensorFlow3.92.10.011.28.2.1创建环境condacreate-nTensorFlowpython=3.9激活环境condaactiv
- ubuntu16.04安装python3.6.5并配置tensorflow1.7_亲自测试Ubuntu17.04(16.04)+Nvidia GT 640LE+CUDA9.0+cuDNN7.05+Te...
weixin_39793434
Ubuntu17.04(16.04)+NvidiaGT640LE+CUDA9.0+cuDNN7.05+Tensorflow1.5(GPU)+Anaconda5.01(python3.6)配置安装注:官方已经不支持ubuntu17.04了,所以将环境迁移到ubuntu16.04下,同样的编译环境编译成功。一、详细的安装环境:1、硬件环境:Intel酷睿3代i5(3210m-cpu)/GeforceG
- TensorFlow(3)CNN中的函数
山阴少年
tf.nn.conv2d()函数参数介绍:tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input:输入参数,具有这样的shape[batch,in_height,in_width,in_channels],分别是[batch张图片,每张图片高度为in_height,每张图片宽度为in_width
- 解决:源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题
Gracie丹妮
参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla